Papaskinkite apie RandomForest: kaip jis yra sudarytas, kuo skiriasi nuo įprasto medžių baggingo.

„RandomForest“ yra ansamblinė mašininio mokymosi metodas, kuris sukuria kelis sprendimų medžius ir sujungia jų prognozes, siekdamas pagerinti modelio kokybę ir stabilumą.

Pagrindinės „RandomForest“ savybės:

• Kiekvienas medis mokomasis iš atsitiktinės imties iš pradinės duomenų su grąžinimu (bagging).
• Kuriant kiekvieną medį, kiekviename mazge pasirenkama atsitiktinė požymių dalis, iš kurios pasirenkamas geriausias skirstymas.

Skirtumas nuo įprasto medžių bagging:

• Įprasto bagging atveju, medžiai kuriami iš atsitiktinių duomenų imčių, tačiau požymių pasirinkimui naudojamas visas požymių rinkinys.
• „RandomForest“ papildomai įveda atsitiktinumą požymių pasirinkimui kiekviename mazge, tai sumažina koreliaciją tarp medžių ir padidina bendrąją modelio gebėjimą.

Pavyzdys Python kalba naudojant „sklearn“:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_features='sqrt')
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Čia parametras „max_features='sqrt'“ nustato atsitiktinį požymių dalį kiekvienam skirstymui.